[경영A+] 데이터 웨어하우스(data warehouse)

소개글

구체적인 예들과 그림들도 많이 삽입되어 있습니다.
A+받은 보고서입니다.
받으시는 분들도 좋은 성적 거두시길 바래요 ^-^

목차

I.데이터웨어 하우스 개요

II.데이터웨어 하우스의 정의
1.주제지향성 (Subject Oriented)
2.통합성 (Integrated)
3.비휘발성 (Non-volatile)
4.시계열성 (Time Variant)

III.데이터웨어 하우스의 구조
1. 구성요소
2. 데이터웨어하우스 내부 주요 활동
3. 데이터웨어하우스 모델링
4. 데이터웨어하우스 조회

IV. 데이터 마트와 데이터웨어하우스의 차이

V. 데이터웨어하우스와 데이터 마이닝
1.데이터마이닝과 데이터웨어하우징과의 관계
2 데이터마이닝의 진행 방법
3 데이터 마이닝을 위한 사전 계획과 준비
4 데이터마이닝의 접근방법론

VI. 데이터웨어하우스 구축사례
1 기아자동차의 데이터 웨어하우징
2 삼성카드 데이터 웨어하우징

VII. 데이터웨어하우스관련 용어
1. 데이터 마트(data mart)
2. 데이터웨어하우스(data warehouse)
3. 프로토타입(prototype)
4. 의사결정지원 도구(decision support tools)
5. 순도(granularity)
6. 응답시간(response time)
7. 메타 데이터(meta data)
8. OLAP(OnLine Analytical Processing)
9. 데이터 시각화(data visualization)

본문내용

데이터웨어하우스, 즉 기업의 비즈니스에서 만들어지는 일상적인 데이터를 그대로 축적한 데이터의 저장소를 가리키는 말이다. 방대한 양의 ‘살아있는 데이터를 분석, 의사결정 지원 시스템 (DSS)을 구축하고 그것으로 다음번 영업/마케팅 활동에 반영시키는 새로운 컴퓨터 활용이라 할 수 있다.
그 동안 기업의 기간 업무계 시스템은 다양한 변화와 발전이 있었지만, 비즈니스 전략에 직접 연결되는 정보계 시스템은 뚜렷한 변화가 일어나지 않았다. 그 동안 컴퓨터는 계산 처리는 할 수 있었지만 기업의 의사결정에 도움을 주는 분석정보는 제공하지 못했던 것이 현실이다. 그러나 이 한계를 데이터웨어하우스가 극복하려는 것이다. 현재 기업은 어느 기업이나 방대한 양의 데이터를 축적하고 있다.

예를 들면 전화 회사는 하루에 수천만건에서 수억건의 데이터가 발생하며 그 수는 증가 일로에 있다. 그러나 최근까지 그 방대한 데이터를 활용하는 측면은 상대적으로 미비했던 것이 현실이다. 과거의 메인프레임으로 처리하면 하나의 질의에 대한 결과를 끌어내기까지 이삼일이 걸리기도 했다. 그 때문에 기업은 방대한 데이터를 가지고 있으면서도 실제 처리에는 그것을 집약한 요약 데이터를 취급하는데에 머물러서 처리하지 못한 데이터는 그대로 테이프에 저장하여 창고에 넣어 두었던 것이다.

참고 자료

함문성(역)(1997). “데이터 웨어 하우스”.서울:니드
질 디쉐(2001). “e-Date”. 서울:대청
http://lead2000.sicc.co.kr/contents/business/dw.htm
http://www.geocities.com/CollegePark/Center/4713/03.htm
http://www.ilovepc2000.com/network/datawarehouse.htm
http://www.datascience.co.kr/warehousing_str_more.htm
http://nrol.or.kr/bioinfo/1400_01.htm
http://www.cio.seoul.kr/special/sp3.htm